Příspěvky uživatele
< návrat zpět
lubo napsal/a:
Tak tedy zkuste použít přibližný odhad.
U normálního rozdělení
1 sigma dává interval <15,85%, 84,15%>
2 sigma dává interval <2,3%, 97,7%>
3 sigma dává interval <0,15%, 99,85%>
Na Vašich datech pak místo průměru a odchylky počítejte kvantily.
prům -1 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;15,85%)
prům +1 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;84,15%)
prům -2 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;2,3%)
prům +2 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;97,7%)
prům -3 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;0,15%)
prům +3 sigma odpovídá =PERCENTIL.INC(data;99,85%)
Můžete zvolit i jiné hodnoty (10%;90%), (5%, 95%),...
Ty 3 sigma na 100 hodnotách samozřejmě nemají význam.
Děkuju moc, tohle jsem schopen pochopit a graf už existuje! Pomohl jste mi!
lubo napsal/a:
Max-Bernard napsal/a:
Ohledně dat: jedná se o klinickou populaci pacientů, kteří ke mně byli odeslání s podezřením na úzkostnou poruchu. Data jsem nasbíral v průběhu uplynulého roku. Do souboru byl zařazen každý vyšetřený ambulantní pacient. Tedy jde o jeden soubor lidí se stejnou problematikou.
Tak se podívejte na odpory do 100 a od 500
V rozsahu od 100 do 500 se dá počítat s lognorm rozdělením. Data mimo tento rozsah mají jiný charakter.
Tj. spočítejte log odporu, spočítejte průměr logaritmů smerodatnou odchylku výběru, spočítejte průměr - odchylka a výsledek převeďtě zpět na hodnoty odporu.
Max-Bernard napsal/a:
Kožní odpor by měl být spojitou veličinou, tedy očekávám normální rozložení, podobně, jako je tomu u výšky...
Kde jste sebral tvrzení, že když spojitá veličina, tak normální rozložení?
Max-Bernard napsal/a:
Nevím, možná tam směrodatná odchylka nejde spočítat,
Jde spočítat, jen dává nesmyslné výsledky.
Představoval jsem si, že kožní odpor lidí se mění podobně, jako třeba výška a očekával jsem normální rozdělení - neviděl jsem důvod, proč by tomu mělo být jinak. Očividně jsem se spletl.
Dostávám se na tenký led a obávám se, že nejsem schopen pobrat to, co se mi snažíte vysvětlit - nemám technické vzdělání. Buď se budu muset spokojit s vizuálním porovnáním průměrné a dané hodnoty, nebo to svěřím někomu, kdo bude ochoten za úplatu vytvořit nějakou funkční tabulku na míru. Jde o sérii měření u každého pacienta v průběhu času v závislosti na emoční zátěži, resp. relaxaci. Zde jsem vybral jen jeden sloupec - jedno měření.
I tak Vám děkuju za Váš čas a omlouvám se, že jsem Vás zdržel svojí neschopností.
lubo napsal/a:
Ta data moc normálně nevypadají. Ani nevypadají jako data z jednoho souboru, spíše ze 3 souborů. Osobně bych u (fyzikálně jednostranných) dat s podobným rozsahem a s minimem blízko nuly začínal s lognormálním rozdělením.
Domnívám se, že je vhodná doba k otevření učebnice statistiky.
Jinak, pokud je zadání jasné, pak SMODCH.VÝBĚR.S.
Děkuju!
Ohledně dat: jedná se o klinickou populaci pacientů, kteří ke mně byli odeslání s podezřením na úzkostnou poruchu. Data jsem nasbíral v průběhu uplynulého roku. Do souboru byl zařazen každý vyšetřený ambulantní pacient. Tedy jde o jeden soubor lidí se stejnou problematikou.
Kožní odpor by měl být spojitou veličinou, tedy očekávám normální rozložení, podobně, jako je tomu u výšky...
Nevím, možná tam směrodatná odchylka nejde spočítat, máte pravdu, že statistice rozumím málo, pouze v rámci jednosemestrálního předmětu - a to ještě s mizerným pochopením. :) Proto nejspíš tápu.
mepexg napsal/a:
Prikladám to čo mi vyšlo. Šikmosť skew je viacej posunutá vľavo a špicatosť je menšia než normálne rozdelenie. Kvartil 0 je minimum a 4 maximum.Příloha: 42276_data-z-merreni.xlsx (20kB, staženo 1x)
Děkuji, prostudoval jsem to pozorně! Ten posun bude dán buď malou velikostí vzorku, nebo tím, že se jedná o klinickou populaci s vyšší úrovní stresu, tedy nižším kožním odporem.
Ale - mohl byste, prosím, mi dát krátkou informaci, kde najdu hodnotu směrodatné odchylky? O to mi jde více, než o druh rozložení...
Dobrý den, prosím o pomoc:
mám řadu dat z měření kožního odporu (n=83, soubor se každým dnem rozrůstá). Data prozatím nabývají hodnot od 22 do 720 kΩ, u většího vzorku se nejspíš dá očekávat normální rozložení hodnot.
Aritmetický průměr této řady dat je 296.
U každé z naměřených veličin potřebuju zjistit, jestli se pohybuje v rozmezí plus-mínus 1 sigma, 2 sigma nebo 3 sigma od průměru (tzn. jak moc je naměřená hodnota u daného člověka pravděpodobná).
Při výpočtu směrodatné odchylky jsem použil nejprve funkci "=SMODCH.P(A:A)", ta mi dala číslo 177. Funkce "=SMODCH.VÝBĚR.S" mi dala číslo 179. Nevím, kterou z nich k danému účelu správně použít, ale ať už odečtu od průměru kteroukoli z nich, dostávám se už při odchylce -2 sigma do záporných hodnot. Přitom se dá předpokládat, že nelze mít záporný kožní odpor.
Kde dělám chybu?
Konkrétní hodnoty z měření přikládám pro případnou potřebu...
Uživatelské menu
\nMenu
Formulář Faktura
Formulář Faktura IV
Oblíbený formulář Faktura byl vylepšen a rozšířen.
Více se dočtete zde.
Helios iNuvio
Používáte podnikový systém Helios iNuvio? Potřebujete pomoci se správou nebo vyvinout SQL proceduru? Více informací naleznete na stránce Helios iNuvio.
RSS nejnovější články